BEGIN:VCALENDAR
VERSION:2.0
PRODID:-//jEvents 2.0 for Joomla//EN
CALSCALE:GREGORIAN
METHOD:PUBLISH
BEGIN:VEVENT
UID:8iq8ekfo2bhhousq2n4pi26sq0@google.com
CATEGORIES:RTportal.ru
CREATED:20170606T092329
SUMMARY:Moscow Data Science meetup
LOCATION: Москва, Ленинградский проспект 39, стр. 79 (метро «Аэропорт»).
DESCRIPTION;ENCODING=QUOTED-PRINTABLE:3 марта в московском офисе Mail.Ru Group пройдет традиционная встреча сообщ
 ества Moscow Data Science. Участники обмениваются профессиональным опытом р
 ешения практических задач анализа данных и общаются в неформальной обстанов
 ке. Присоединяйтесь!<br/><br/> Программа встречи:<br/><br/>– Распознавания 
 сцен на изображениях с помощью CNN<br/>Андрей Бояров, программист-исследова
 тель, Mail.Ru Group<br/><br/>Распознавание сцен (scene recognition) являетс
 я одной из областей машинного зрения, которая активно применяется, например
 , в поиске по изображениям. Задача распознавания сцен на картинках является
  более сложной задачей, чем относительно хорошо изученная и используемая в 
 индустрии задача распознавания объектов. Главная причина заключается в том,
  что сцена – более комплексное и менее формализуемое понятие: достаточно сл
 ожно выделить признаки, которые описывают такие понятия, как ресторан, кухн
 я, спортивное мероприятие и т.д. Кроме того, сценой является всё изображени
 е, а не какая-то его часть, в отличие от объектов. В данном докладе пойдёт 
 речь о построении системы для решения задачи scene recognition при помощи s
 tate-of-the-art подхода, основанного на глубоких свёрточных нейронных сетях
 .<br/><br/> – Определение облаков и теней на спутниковых снимках с помощью 
 глубокого обучения<br/>Анатолий Филин, Fertyle, CTO; Gramant<br/><br/>Вычис
 ление процента зашумленности спутникового снимка облаками и тенями является
  необходимым этапом для определения возможности использования снимка в сель
 ском хозяйстве. Для этой задачи есть традиционные алгоритмы, в частности Fm
 ask, которые используются для снимков Landsat и Sentinel.<br/><br/>В доклад
 е речь идет о попиксельной классификации спутниковых мультиспектральных изо
 бражений. Для этой цели используется глубокое обучение на основе CNN.  Спик
 ер расскажет о результатах исследований, в частности, за счет чего была дос
 тигнута точность порядка 93%, что на 2-3% лучше традиционных алгоритмов.<br
 /><br/>– Тема доклада уточняется<br/>Роман Дегтярев, Quantum Brains<br/><br
 />Начало мероприятия в 19:00.<br/>Адрес: Москва, Ленинградский проспект 39,
  стр. 79 (метро «Аэропорт»).<br/><br/>Предварительная регистрация обязатель
 на.<br/><br/>Для тех, кто не сможет присутствовать лично, будет организован
 а онлайн-трансляция.<br/><a href="https://corp.mail.ru/ru/press/events/323/
 ">https://corp.mail.ru/ru/press/events/323/</a> This event was imported fro
 m: https://rtportal.ru/index.php/kalendar-sobytij/eventdetail/222/-/moscow-
 data-science-meetup?tmpl=component
DTSTAMP:20260812T174940Z
DTSTART;TZID=Europe/Moscow:20170303T190000
DTEND;TZID=Europe/Moscow:20170303T210000
SEQUENCE:0
TRANSP:OPAQUE
END:VEVENT
END:VCALENDAR